Python:使用sitemap库生成网站地图文件sitemap.xml

可以使用sitemap库生成网站地图文件sitemap.xml

文档

安装

pip install sitemap

Urlset

from sitemap import Url, Urlset
from datetime import datetime

urlset = Urlset()

url = Url(
    loc='https://www.example.com/',
    lastmod=datetime.now(),
    changefreq='weekly'
)

urlset.add_url(url)

# urlset.to_string()
urlset.write_xml('sitemap.xml')

生成的文件:sitemap.xml

<?xml version='1.0' encoding='utf-8'?>
<urlset xmlns="http://www.sitemaps.org/schemas/sitemap/0.9" 
    xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" 
    xsi:schemaLocation="http://www.sitemaps.org/schemas/sitemap/0.9 
    http://www.sitemaps.org/schemas/sitemap/0.9/sitemap.xsd">
    <url>
        <loc>https://www.example.com/</loc>
        <lastmod>2024-07-23</lastmod>
        <changefreq>weekly</changefreq>
    </url>
</urlset>

Siteindex

from datetime import datetime

from sitemap import Sitemap, Siteindex

siteindex = Siteindex()

sitemap = Sitemap(
    loc='https://www.example.com/sitemap.xml',
    lastmod=datetime.now()
)

siteindex.add_sitemap(sitemap)

# siteindex.to_string()
siteindex.write_xml('sitemap.xml')
<?xml version='1.0' encoding='utf-8'?>
<siteindex xmlns="http://www.sitemaps.org/schemas/sitemap/0.9" 
           xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" 
           xsi:schemaLocation="http://www.sitemaps.org/schemas/sitemap/0.9 
           http://www.sitemaps.org/schemas/sitemap/0.9/siteindex.xsd">
    <sitemap>
        <loc>https://www.example.com/sitemap.xml</loc>
        <lastmod>2024-07-23</lastmod>
    </sitemap>
</siteindex>
### 大模型对齐微调DPO方法详解 #### DPO简介 直接偏好优化(Direct Preference Optimization, DPO)是一种用于改进大型语言模型行为的技术,该技术通过结合奖励模型训练和强化学习来提升训练效率与稳定性[^1]。 #### 实现机制 DPO的核心在于它能够依据人类反馈调整模型输出的概率分布。具体来说,当给定一对候选响应时,DPO试图使更受偏好的那个选项具有更高的生成概率。这种方法不仅简化了传统强化学习所需的复杂环境设置,而且显著增强了模型对于多样化指令的理解能力和执行精度[^2]。 #### PAI平台上的实践指南 为了便于开发者实施这一先进理念,在PAI-QuickStart框架下提供了详尽的操作手册。这份文档覆盖了从环境配置直至完成整个微调流程所需的一切细节,包括但不限于数据准备、参数设定以及性能评估等方面的内容。尤其值得注意的是,针对阿里云最新发布的开源LLM——Qwen2系列,文中给出了具体的实例说明,使得即使是初次接触此类工作的用户也能顺利上手。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, Trainer, TrainingArguments model_name_or_path = "qwen-model-name" tokenizer_name = model_name_or_path training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", per_device_train_batch_size=8, num_train_epochs=3, ) trainer = Trainer( model_init=lambda: AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path), args=training_args, train_dataset=train_dataset, ) # 假设已经定义好了train_dataset trainer.train() ``` 这段代码片段展示了如何使用Hugging Face库加载预训练模型并对其进行微调的过程。虽然这里展示的例子并不完全对应于DPO的具体实现方式,但它提供了一个基础模板供进一步定制化开发之用[^3]。
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